大数据技术下民主治理机遇与挑战

沈文静

【摘  要】在风险社会的大背景下，大数据技术是推动社会发展的重要力量，同时也推动着政治民主化进程。论文从风险社会大背景出发，围绕公共决策、民主监督和治理实效三个方面分析了大数据技术为民主治理带来的机遇，并立足于宏观视角，分析了大数据技术下公民存在数据意识不足的风险、现行国家治理理念的转变、数据人才匮乏、信息安全风险和对公民隐私的侵犯等挑战，为推动民主治理具有重要意义。

【Abstract】In the context of risk society， big data technology is an important force to promote social development， but also to promote the process of political democratization. Starting from the background of risk society， this paper analyzes the opportunities brought by big data technology to democratic governance from three aspects： public decision-making， democratic supervision and governance effectiveness. Based on the macro perspective， the paper analyzes the risks of citizens' insufficient data awareness， the change of the current national governance concept， the lack of data talents， the risks of information security and the invasion of citizens' privacy under the big data technology. It is of great significance to promote democratic governance.

【關键词】大数据技术;民主治理;机遇;挑战

【Keywords】big data technology; democratic governance; opportunities; challenges

【中图分类号】D630                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）12-0098-02

1 引言

大数据技术的快速发展，以及互联网新媒体的更新和普及使得全球数据信息量实现爆破式增长。2011年，麦肯锡（McKinsey）公司发布一份关于大数据的报告，第一次提出“大数据时代”的到来，过去几年，全球大数据总量以每年85%的速度增长，未来还会发展得更快。据IDC统计预测，到2020年全球大数据总量将超过40ZB，意味着我们已经进入大数据时代，因此，不断有学者从生物医药、智能家居、交通运输以及环境科学等多个角度探究了大数据技术的应用以及其在应用过程中面临的很多问题。

2 大数据技术下民主治理机遇

2.1 大数据技术提高决策的科学性与民主性

民主是按照人民的意志进行的统治，意味着政治主体在决策之前能够汇集各方民意，代表多数人意见从而达成共识，同时也意味着政治主体能够超越空间和技术限制实现多数人“在场”投票。互联网的广泛使用和大数据的快速发展，使得公民的政治参与多了一条渠道，对于那些有深入思考的网民来说，他们可以自由表达意见，成为政治诉求表达的主力军。他们关注社会政治生活，并进行独立的思考，并在网络上发表，引起其他网民的关注。这种“草根”进入政治民主讨论的模式改变了“精英”主导政治，是社会进步的一种体现。表面上看，普通网民参与政策的制定和讨论是“草根”性的言论，但这也是他们跳出现实的框框架架，从而给自己更多可以表达利益诉求的机会，他们会积极且认真提出自己的建议，并与其他网民分享其独立思考的成果，并影响网络其他公民的思考与选择。网络所呈现的更是真切反映人民群众的呼声，体现了大数据带给民主治理的机遇。

2.2 大数据技术保证民主监督可行性

大数据环境下，数据的多样性促进了国家治理的透明化。权力的运行在大数据技术的监督下更为透明，每个人都是参与者，公众对其都能监督政策的出台与执行。对于传统的国家治理而言，往往只是国家机构发挥了主导作用或者说是单一的治理主体起主要作用。治理的流程由于缺乏必要技术的参与和监督或者脱离人治，往往易于脱离民众的真实需求，出现供给和需求不对应的情况，常常会出现权力寻租和腐败等问题。而在大数据时代，信息的来源就非常多样化，信息主体的发布也更为多样化，为推动民主治理进程的透明化提供了更大的可能。日常生活中，我们通过互联网浏览网站，通过手机的GPS定位等，这些都会以数据的形式被大量存储在移动硬盘和互联网云端等地方，而且随着大数据技术和传播技术的突破性发展，新的数据形式和数据源又会不断填补旧数据。大数据技术完全可以实现对个体生活的全过程追踪，每个个体无时无刻都是数据生产者，每个人的浏览痕迹都在“阳光”下运行，你在说什么，甚至在做什么的痕迹都被数据记录了下来。在此情境下，治理进程中暗箱操作、投机的可能微乎其微，透明化与公开化成为治理的必然趋势。

2.3 大数据技术推动实现“预先”治理

“预先”治理意味着在问题未出现之前已采取防范措施，对事物发展有着良好的预判机制，有提前为实现规划目的或目标的针对性治理手段。大数据技术的日益发展，使得风险预警机制逐渐完善，且具备科学化和智能化特征，成为一种有效的风险预防手段。习近平总书记在党的十九大报告中明确指出：我们党要团结带领人民有效应对重大挑战，抵御重大风险，克服重大阻力，解决重大矛盾。解决风险的着力点不是在事后，是在事前，事前的处理才能把风险的伤害值降到最低。从社会危机的生成机制来分析，社会危机爆发前、爆发中和爆发后的各时期，都会产生种类、结构、来源不同且价值密度低的巨量数据。政府通过和社会合作，从而借助复合化、智能化的大数据治理工具，准确且有效抓取与挖掘风险信息，实现风险治理的有效预警、预防和预控，将传统的被动应对模式转变为现代的主动预防模式。“事先预防”其技术支撑来源于大数据是建立在相关关系基础上的预测，通过对相关数据的分析，大数据可以将两种看似毫无关系的现象结合起来，帮我们厘清数据背后的关系。虽然其原因有可能无法解释，但是其结果往往准确无疑。在大数据技术保障下，民主治理得到有效途径实施的无障碍通道。

3 大数据技术下民主治理面临的挑战

3.1 公众数据素养和意识不足

大数据时代的不断推进，我们可以感受到数据信息的数量明显增加，数据信息的更迭。公民则需要适应时代的变化，逐渐提升自己的数据素养与数据意识。首先，数据素养意识不足主要是针对科研人员和公务人员，要求其在接触公民信息的时候，主动承担保护公民隐私的责任，有效管理公民的信息让公民的隐私得到有效保护。科研人员应了解数据存储、备份和数据安全控制方面的知识，了解在数据操作中可能出现的问题，遵守相关的保存和安全方面的规定，掌握基本的处理和解决方法。但是目前所面临的状况是科研人员和公务人员缺乏这方面的意识，缺乏专业的数据素养专项教育，导致虽然具有大数据方面的人才，但是缺乏这方面的素养专项教育，缺乏相关法律意识。数据意识主要针对的是社會大众，要求公民意识到大数据的风险，不要随意在网络上发布不适当的言论和自己的有关信息，也不要随意公布他人的信息，以免这些信息被不法分子所利用，影响到他人的隐私安全。此外，我国由于大数据技术起步较晚，也面临传统数据意识的束缚：人们潜意识地去追求含糊的相关性，追求通过较少数据获得似乎可信的结论，而不愿意接受和运用大数据的理念。究其原因，还是和中国根深蒂固的传统有关。

3.2 大数据技术带来对思维方式的挑战

小数据时代，管理者对数据收集、分析、判断主要是通过小范围的随机抽样或者通过实地调研的形式。这种形式具有易收集、易分析等特征，但是在政府实际民主治理过程中，结果往往不够精确，是小范围的民智，其统计结果的推论也不具有一定的代表性。因为传统思维重视追踪事件的单一的因果关系，容易忽略周遭其他微小关系，缺乏全面性、代表性和系统性。但实际上，造成事情的结果是多方面的，如果只从因果联系方面去探讨事物的主要原因，就容易忽视微小的因素和小概率事件，导致对事件判断的片面化和零碎化。尽管传统政府治理虽然也运用一些数据进行分析，但是规模、频率和重视程度都很有限，无法达成大数据技术的覆盖。大数据时代的来临，冲击着传统思维模式，它通过更多的数据资料表明的是一对多的关系，数据分析也是对未来的一种科学预测，强调更为精确的综合治理。避免结果的单一化、片面化。

3.3 大数据技术带来信息安全隐患

信息技术已经逐渐成为人们生活中的一部分，但其中也存在着一些不良因素，对个人信息安全产生影响。首先，信息安全意识的缺乏。使用者在使用大数据进行信息浏览时，忽视对自身个人信息的保护，导致使个人信息泄露，对个人造成损害。其次，智能终端的普及以及随着它覆盖面越来越广，人们可以在图书馆、游乐场公共场合随时连接无线网，开放的网络给大家带来便利的时候也给黑客带来可乘之机，给网络终端带来安全隐患，通过发布钓鱼网站吸引网民登入，然后盗取用户的大部分信息。这种通过对用户信息进行筛选、盗取的方式，用户对大数据技术发展的信赖感降低，就会出现消极网络参与情绪，不利于大众参与民主决策与网上参政议政。

【参考文献】

【1】陆岷峰，汪祖刚.大数据本源风险治理研究[J].西南金融，2017（07）：3-8.

【2】刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报（工学版），2014，48（06）：957-972.